AI創造新工種

王有為

2024 年1 月31 日，人形機器人攻關團隊科研人員在多模態人工智能系統全國重點實驗室調試機器人（金立旺/ 攝）

3月13日，世界上第一位AI（人工智能）程序員Devin誕生，不僅能自主學習新技術，自己改Bug（程序錯誤），甚至還能訓練和微調自己的AI模型，表現已然遠超GPT-4（OpenAI為聊天機器人，ChatGPT發布的語言模型）等“頂流選手”。

自AI誕生以來，關于其將在許多工作中取代人類的擔憂從未停止過。AI學習速度如此之快，人類教育能否跟上“機器學習”速度？AI將成為人類的“對手”還是“搭檔”？

AI催生新工種

生成式大模型的本質是一個不限問題范圍的“問答機”。

問答看似只是千萬個機器學習任務中的一種，但事實上世界上絕大多數問題都可通過問答方式解決。這里的“問”和“答”可以是文本、圖像、聲音、視頻及其任意組合。大模型在所有涉及文字、圖像和多媒體處理的行業、企業和工作崗位都有潛在應用價值。如，設計師可以通過Sora（美國OpenAI公司發布的人工智能文生視頻大模型）即時生成一個家裝設計的效果圖或視頻，將抽象設計概念具象化，讓用戶更好地了解裝修效果。

大模型的強大之處在于，它不僅是和用戶的接口，還通過“1+N”的服務模式整合了人類已有的知識和智慧，從而變成一個“萬能問題解決器”。其中，大模型是那個“1”，各種現有的算法和程序是“N”，它們數量龐大，并能夠彌補大模型能力的不足。

考試初衷是篩選優秀人才， 如果AI 能力已達到甚至超過大部分通過考試的人類，按現有方式篩選出來的人才在職場又有何競爭優勢？

各行各業中與內容生產、文書撰寫、智能問答相關的工作都會因為大模型的出現提高工作效率，很多“重復性腦力勞動”的工作崗位可能消失。但同時，因為大模型會給出錯誤的回答或不合邏輯的輸出內容，對生成內容的判斷和監察類工作會越來越重要。

舉個例子，一家公司里有專門寫文書的崗位，以前每人每天只能寫1篇，如果公司每天的文書總量是100篇，就需要雇用100個文書人員。但AI可以一天寫100篇甚至1000篇。那么，應該如何利用大模型的這種能力？一種有效的方式是讓一撥人負責寫提示詞，并在與AI的不斷交互中形成初稿，另外一撥人負責審核AI生成的稿件，確保每個稿件都能達到一定質量標準。由此可見，使用大模型以后，員工的分工、工作流程和工作方法可能都會發生變化。

有很多企業，特別是B2C（直接面向消費者的零售模式）企業，需要大量人力從事客服工作，有些大型企業甚至會設置數千人的電話客服崗位。而基于大模型的AI客服可以解決絕大部分的客戶問題，不能解決的問題再轉入人工服務，如此就可節省很多人力。與此同時，企業需要人力從事清理和整合數據、開發與調試大模型等工作。這對許多行業將產生巨大影響——重復性工作的崗位減少了，但審核類、基礎研發類、創新類崗位增多了。

現在還沒有特別好的方法解決生成式大模型的幻覺問題，畢竟大模型本質上是一個概率模型，它犯錯誤的概率永遠不為0。搜索引擎并不生成新內容，它只是將互聯網上有用的信息進行排序。相比之下，大模型“生成”內容，而非“搬運”已有答案，因此很難判斷它的回答是否已經超出了其知識邊界。對于文生文而言，不僅需要大模型提供生成的內容本身，也需要提供內容的來源，以便于人類確認答案的準確性和可靠性。所以，審核模型的生成結果是否正確可能會成為新工種——這個工種以前沒有，現在不僅需要，而且重要。

建立審核新制度

過去，B2C行業很大一部分成本來自人和人的溝通，比如產品設計、產品開發、廣告營銷、售后服務等，每個環節都需要人類員工做大量工作。可以預見，未來大部分B2C企業會受到生成式AI的影響，口碑傳播和廣告營銷的方式都會發生很大變化。

伴隨生成式AI，出現了一些新的交互模式。一件商品從生產到流通，每一個環節都可以借助AI來降低溝通成本。例如，顧客購物后會評價商品和服務質量，營銷人員需要在各種渠道（如貨架電商、直播和短視頻平臺、內容平臺等）上制作和分發“千人千面”的廣告。不管是顧客還是企業員工，如今都可以使用生成式AI來再造內容的生產和傳播過程。

AI可用于生成真實評價，也可生成虛假評價來惡意攻擊競爭對手。在魚龍混雜的信息海洋中，將來可能需要對發布的信息內容進行標注，或者建立一種新的信息審核制度。例如，經由人工核實的內容可以標記為“經過人工審核”。有了生成式AI以后，在真假難辨的網絡環境中提供信息的真實性認證將避免對人們做出誤導性決策起到積極作用。

未來，更多內容是通過人與AI的協作生成的。不管生成結果究竟屬于“人造”還是“AI造”，最后可能都需要歸因到一個人類主體，發布內容都需要一個“擔保人”。同時，個人和企業都要對自己發布的信息負責，使用AI生成與事實不符的虛假信息應該受到相應的懲罰。

人才需要重新定義

AI技術的發展也會改變教育行業，基礎教育和人才選拔模式將受到沖擊。目前，主流人才選拔形式是進行各種科目的考試。在美國的法學院入學考試中，GPT（一種基于互聯網的、可用數據來訓練的、文本生成的深度學習模型）的考試成績已超過了大部分人。

考試初衷是篩選優秀人才，如果AI能力已達到甚至超過大部分通過考試的人類，按現有方式篩選出來的人才在職場又有何競爭優勢？是否應該重新去思考優秀人才的定義和選拔標準？事實上，相比記憶力和準確計算的能力，現代社會更缺乏的是知識的綜合運用能力，以及創意和創新能力。

基礎教育和高等教育中的基礎課教學工作將會隨著AI技術的發展產生重大變化。例如，某位老師講一門基礎課的水平很高，但以往他能覆蓋的學生人數是有限的。要想培養大量的學生，就需要很多大學有多個能夠上好這門基礎課的老師。如今，在生成式AI技術的加持下，只需要為全國水平最高的老師制作一個虛擬人，就能讓所有學生進入“同一課堂”并接受最高水平的基礎課教育，甚至可以讓虛擬人為每個同學提供個性化的知識輔導（一人千面）。這樣一來，省下來的師資就可以投入到需要啟發式教育、個性化教學、創新思維的課程中去，而這才是當今高校中更為稀缺的師資力量。

同時，AI也會對文科和理工科的科研工作帶來重大影響。在文科領域，生成式AI對現有的生產關系帶來哪些沖擊，AI又將如何影響組織結構、管理方式和業務流程，傳統的管理學理論在通用人工智能技術環境下是否仍然適用，這些都是值得探索的研究方向。在理工科領域，生成式AI能夠為人類提供解決問題的新思路，雖然這些思路是否可行仍需要讓人類專家去驗證和判斷。通過人機協作，以前無法解決的科學難題或將迎來突破的機會。

短期來看，AI技術的發展會讓某些行業受到負面影響；長期來看，生成式AI是新質生產力的代表，全人類都將受益。當技術日新月異，沒有人可以“一招鮮吃遍天”。就像馬車時代過去以后不再需要馬車夫一樣，一些職業不可避免會被淘汰。取得本科或者碩士學位不應是教育的終點，終身教育才是常態。

2023 年11 月24 日， 杭州，第二屆全球數字貿易博覽會前沿趨勢館內，首次匯聚的50個人工智能大模型同場競技，熱鬧非凡

創造新機會

未來社會將變得越來越虛擬化、數字化。工業革命把人們從重復的體力勞動中解脫出來，生成式人工智能技術有望解決“重復性腦力勞動”的問題。新的服務能力勢必促生新的需求，而這些需求很多可以在虛擬空間中得到滿足。

例如，以前想去國外旅游，需要走訂機票、訂酒店、辦簽證等流程，其間要耗費大量體力、精力和金錢。有了VR、AR等可穿戴設備和生成式人工智能生成的海量內容以后，每個人都可以隨時隨地到虛擬世界里“游覽”。為了讓這些新需求得以實現，就需要更低成本的VR、AR終端設備，需要生產更多內容，也需要建設更寬的無線通信網絡，這些都會創造大量新的就業機會。

直播、短視頻等虛擬社區是現代人很難脫離的社交和購物平臺，Sora等多模態大模型的突破對于虛擬社區的發展和治理也會產生很大影響。一方面，生成式人工智能技術的進步對于虛擬社區是利好消息，因為內容的質量和數量會進一步提升；另一方面，管理虛擬社區的平臺企業需要盡到社區監管的責任。人類可以用判別式AI技術更精準地分辨違規內容，隨著生成的內容越來越多，人類審核的工作量也會變大——這就會產生大量的工作崗位需求。因此，虛擬社區會為現實中的人帶來更多的工作機會。

（作者系復旦大學管理學院信息管理與商業智能系教授、博士生導師）